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前言
Packt出版社的朋友们让我产生了写作本书的想法。他们希望有人可以深入探讨Python高性能这个错综复杂的问题，介绍与之相关的所有话题，包括代码性能分析、现有的性能分析工具(比如性能分析器和其他性能增强技术)，甚至包括标准Python实现的其他版本。因此，欢迎你阅读本书。在本书中，我们将介绍与程序性能优化有关的一切。与性能优化这个主题相关的知识并不是阅读本书的必要前提(当然了解也没有坏处)，但是关于Python编程语言的知识是必需的，尤其是对于一些专门优化Python代码的章节而言。我们首先将会介绍什么是性能分析，性能分析如何在项目开发周期中发挥作用，以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。紧接着将介绍分析性能所需的核心工具(性能分析器和可视化性能分析器)。然后会讨论一系列性能优化技术，最后一-章会介绍一一个具有实际意义的优化示例。
本书内容
第1章，性能分析基础，为没有关注过性能分析艺术的人们介绍相关的 基础知识。
第2章，性能分析器，介绍如何使用贯穿全书的核心分析工具。
第3章，可视化一利用GUI理 解性能分析数据，介绍如何使用
KCacheGrind/pyprof2calltree和RunSnakeRun工具，并且通过不同的
可视化技术帮助开发者理解cProfile的输出结果。
第4章，优化每--个细节，介绍性能优化的基本过程和一系列值得推荐 的好习惯，每个Python开发者在尝试其他优化手段之前都应该优先采用 这些做法。
第5章，多线程与多进程，介绍多线程和多进程，并论述二者的使用肪 法和适用场景。
第6章，常用的优化方法，介绍如何安装和使用Cython和PyPy,优化代 码性能。
第7章，用Numba、Parakeet 和pandas实现极速数据处理，介绍针对处 理数据的Python脚本的性能优化工具。这些专用工具(Numba、 Parakeet和pandas)可以提升数据处理效率。
第8章，付诸实践，提供一个性能分析的实际示例，探索性能瓶颈，并 通过书中介绍过的工具和技术消除瓶颈。总之，我们将会利用每项技术. 对比结果。
文章来源: 博客园
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